* IIRC e Earnings Management


drop if totalequity < 0
drop if tapyasset== .
drop if sarvpyassets== .
drop if ppepyassets== .
drop if sector==7
sum tapyasset pyasset sarvpyassets ppepyassets

xtset year companyid

gen lsize=ln(totalassets)
gen lintangibles=ln(intangiblesnet)
generate IIRC_esg= iirc2*esg
generate IIRC_sustycomp = iirc2*sustcomp2

label variable roa "ROA"
label variable lsize "LTam"
label variable leverage "Alavancagem"
label variable iirc "RI"
label variable loss "Preju�zo"
label variable IIRC_esg "RI * ESG"
label variable IIRC_sustycomp "RI * SustComp"
label variable esg "ESG"

*/Gerar regress�o dos Accruals Discricion�rios/
reg tapyasset pyasset sarvpyassets ppepyassets i.sectornaics

predict fitted
predict resid, residuals
gen Da=abs(resid)

hist Da

gen LDa=ln(Da)

winsor2 LDa, replace cuts(1 99)
winsor2 lsize, replace cuts(1 99)
winsor2 leverage, replace cuts(1 99)
winsor2 roa, replace cuts(1 99)
winsor2 intangiblesnet, replace cuts(1 99)

hist LDa

sum LDa lsize roa leverage loss intangiblesnet


outreg2 using DescriptiveLS12017.doc, replace sum(log) keep(tapyasset pyasset sarvpyassets ppepyassets LDa  lsize roa leverage loss esg numberofanalysts)label
outreg2 year iirc2 using DescriptiveIR32017.doc, replace cross label noaster stats(coef) title("Frequencies by Year")
outreg2 sectornaics iirc2 using DescriptiveIR42017.doc, replace cross label noaster stats(coef) title("Frequencies by Sector")
tab sector_n
tab sector_n, nolabel

pwcorr LDa iirc lsize leverage roa loss esg, star(.01)



*** MODELO DE DADOS EM PAINEL


xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector i.year, rob fe
outreg2 using 70IIRCPanel2017a2020.doc, replace ctitle(DA RPainel FE) keep(iirc lsize leverage roa loss) addtext(Industry FE, YES) label
xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, rob
outreg2 using 70IIRCPanel2017a2020.doc, append ctitle(DA RPainel RE) keep(iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss lintangibles numberofanalysts) addtext(Industry FE, YES, Year FE, YES) label
xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, rob
outreg2 using 70IIRCPanel2017a2020.doc, append ctitle(DA RPainel RE) keep(iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss lintangibles numberofanalysts) addtext(Industry FE, YES, Year FE, YES) label


* Testes do modelo

***************Modelo 1
*** TESTE CHOW PARA COMPARAR O MODELO POOLED E MODELO DE DADOS EM PAINEL

reg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector i.year

xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector , fe
*Teste Chow - resultado embaixo do teste de efeitos fixos
*Se o teste Chow (F) � significativo, rejeita-se a hip�tese nula de que o modelo Pooled � o mais adequado, pois os interceptos variam de acordo com os indiv�duos (IDs).

xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector , re

*** O teste de efeitos fixos se aplica para o teste de qtdadeir2
*** O teste serve para comparar o modelo de dados em painel com efeitos fixos e efeitos aleat�rios

*teste Hausman
xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector, fe
qui xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector i.year, fe
estimates store fe
xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector, re
qui xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss i.sector i.year, re
estimates store re
hausman fe re

*** Se o valor-p for significativo (geralmente abaixo de 0,05), voc� rejeitar� a hip�tese nula e concluir� que o modelo de efeitos fixos � prefer�vel, 
*Efeitos fixos s�o prefer�veis



***************Modelo 2
*** TESTE CHOW PARA COMPARAR O MODELO POOLED E MODELO DE DADOS EM PAINEL

reg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year

xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, fe
*Teste Chow - resultado embaixo do teste de efeitos fixos
*Se o teste Chow (F) � significativo, rejeita-se a hip�tese nula de que o modelo Pooled � o mais adequado, pois os interceptos variam de acordo com os indiv�duos (IDs).

xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, re

*** O teste de efeitos fixos se aplica para o teste de qtdadeir2
*** O teste serve para comparar o modelo de dados em painel com efeitos fixos e efeitos aleat�rios

*teste Hausman
xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, fe
qui xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, fe
estimates store fe
xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, re
qui xtreg LDa iirc lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, re
estimates store re
hausman fe re

*** Se o valor-p for significativo (geralmente abaixo de 0,05), voc� rejeitar� a hip�tese nula e concluir� que o modelo de efeitos fixos � prefer�vel, 
*Efeitos aleat�rios s�o prefer�veis




***************Modelo 3
*** TESTE CHOW PARA COMPARAR O MODELO POOLED E MODELO DE DADOS EM PAINEL

reg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year

xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, fe
*Teste Chow - resultado embaixo do teste de efeitos fixos
*Se o teste Chow (F) � significativo, rejeita-se a hip�tese nula de que o modelo Pooled � o mais adequado, pois os interceptos variam de acordo com os indiv�duos (IDs).

xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, re

*** O teste de efeitos fixos se aplica para o teste de qtdadeir2
*** O teste serve para comparar o modelo de dados em painel com efeitos fixos e efeitos aleat�rios

*teste Hausman
xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, fe
qui xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, fe
estimates store fe
xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, re
qui xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, re
estimates store re
hausman fe re

*** Se o valor-p for significativo (geralmente abaixo de 0,05), voc� rejeitar� a hip�tese nula e concluir� que o modelo de efeitos fixos � prefer�vel, 
*Efeitos fixos s�o prefer�veis

* Polled x RE


xtreg LDa iirc esg IIRC_esg lsize leverage roa loss numberofanalysts i.sector i.year, rob re
xttest0

*Teste do multiplicador de Lagrange Breusch-Pagan (H0: vari�ncia dos res�duos individuais � igual a zero); Se o LM B-P for significativo, rejeita-se a hip�tese nula, sendo o modelo de EA mais adequado que o modelo Pooled.





